在Keras中，可以使用模型的evaluate()方法来对模型进行评估和测试。该方法接受输入数据和标签作为参数，并返回模型在测试数据上的性能指标。例如：
loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
其中，test_data是测试数据，test_labels是对应的标签。该方法返回模型在测试数据上的损失值和准确率。可以根据需要选择不同的评估指标，如准确率、精确度、召回率等。
另外，也可以使用predict()方法对模型进行预测，然后根据预测结果和真实标签计算各种评估指标。例如：
predictions = model.predict(test_data)
然后可以根据predictions和test_labels计算准确率、精确度、召回率等指标。可以使用scikit-learn库中的相关函数来进行计算。
总之，在Keras中可以通过evaluate()方法和predict()方法对模型进行评估和测试，根据需要选择合适的方法和评估指标。